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基于Regression GAN的原油总氢物性预测方法
被引量:
6
1
作者
郑念祖
丁进良
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期915-921,共7页
针对生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)不适用于原油物性回归预测的问题,本文提出一种回归生成对抗网络(Regression GAN,RGAN)结构,该结构由生成模型G、判别模型D及回归模型R组成.通过判别模型D与生成模型G间的对抗学...
针对生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)不适用于原油物性回归预测的问题,本文提出一种回归生成对抗网络(Regression GAN,RGAN)结构,该结构由生成模型G、判别模型D及回归模型R组成.通过判别模型D与生成模型G间的对抗学习,D提取原油物性核磁共振氢谱(~1H NMR)谱图的潜在特征.首层潜在特征是样本空间的浅层表示利于解决回归问题,采用首层潜在特征建立回归模型R,提高了预测的精度及稳定性.通过增加条件变量和生成样本间的互信息约束,并采用回归模型R的MSE损失函数估计互信息下界,生成模型G产生更真实的样本.实验结果表明,RGAN有效地提高了原油总氢物性回归预测精度及稳定性,同时加快了生成模型的收敛速度,提高了谱图的生成质量.
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关键词
回归生成对抗网络
原油物性预测
生成
对抗
网络
核磁共振氢谱
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职称材料
题名
基于Regression GAN的原油总氢物性预测方法
被引量:
6
1
作者
郑念祖
丁进良
机构
东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期915-921,共7页
基金
国家自然科学基金(61590922
61525302)
+1 种基金
教育部科研业务费项目(N160801001
N161608001)资助~~
文摘
针对生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)不适用于原油物性回归预测的问题,本文提出一种回归生成对抗网络(Regression GAN,RGAN)结构,该结构由生成模型G、判别模型D及回归模型R组成.通过判别模型D与生成模型G间的对抗学习,D提取原油物性核磁共振氢谱(~1H NMR)谱图的潜在特征.首层潜在特征是样本空间的浅层表示利于解决回归问题,采用首层潜在特征建立回归模型R,提高了预测的精度及稳定性.通过增加条件变量和生成样本间的互信息约束,并采用回归模型R的MSE损失函数估计互信息下界,生成模型G产生更真实的样本.实验结果表明,RGAN有效地提高了原油总氢物性回归预测精度及稳定性,同时加快了生成模型的收敛速度,提高了谱图的生成质量.
关键词
回归生成对抗网络
原油物性预测
生成
对抗
网络
核磁共振氢谱
Keywords
Regression generative adversarial network (RGAN)
prediction of crude oil properties
generative adversarialnets (GAN)
^1H nuclear magnetic resonance spectroscopy (^1H NMR)
分类号
TE622 [石油与天然气工程—油气加工工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Regression GAN的原油总氢物性预测方法
郑念祖
丁进良
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
6
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职称材料
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